Les faits marquants de 2005 Cosumar

ESCALA

Todos os resultados apresentados neste trabalho consideram apenas os efeitos da perda de percurso e do sombreamento que representam, respectivamente, a atenuação causada pela dissipação da potência do sinal irradiada pelo transmissor e a atenuação causada devido a obstáculos entre o transmissor e o receptor. Assim, os efeitos de pequena escala descritos na Seção 2.2.2 são desconsiderados, levando em consideração que ao se obter a média de diversas amostras da RSS, pode-se simplesmente utilizar as equações relacionadas à larga escala para estimar a potência do sinal recebido. Embora esta aproximação seja válida, existe uma porcentagem de erro associada a ela e é importante traçar um paralelo entre o número de amostras e esta porcentagem. A Figura 4.11 foi obtida através de simulação para os esquema de LVS-DA e LVS-SLOS, mostrando o erro da métrica Cid quando utilizada uma quantidade variável de amostras da RSS. Desta forma, foi comparado o desempenho obtido pelo sistema quando considerado apenas os efeitos em larga escala com o desempenho obtido quando considerado também o desvanecimento em pequena escala Rayleigh, descrito na Seção 2.2.2. Pode-se perceber que o esquema com DAs precisa de uma quantidade menor de amostras para obter a mesma porcentagem de erro que o esquema LVS-SLOS, apresentando assim uma vantagem computacional uma vez que é necessário processar um número menor de amostras.

3 4 5 6 7 8 9 10 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 K C id LVS−SLOS LVS−DA N = 2 LVS−DA N = 3 LVS−DA N = 4 LVS−DA N = 5 LVS−DA N = 6

Figura 4.9: Cid em função de K BSs para os esquemas LVS-SLOS e LVS-DA com N∈ {2,3,4,5,6}.

Outra observação importante é que a portagem de erro varia de acordo com o número de K BSs. Isto se deve ao fato de que um sistema com mais BSs tem um número de amostras da RSSs maior, diminuindo os efeitos do desvanecimento em pequena escala no desempenho do sistema.

4.7 COMENTÁRIOS

Neste capítulo, inicialmente foram feitas validações das equações descritas nos capítulos anteriores com resultados obtidos através de simulações, para um número variável de BSs e de DAs. Considerando um cenário mais realista para VANETs, posteriormente foi feita uma análise do desempenho do esquema LVS-SLOS. Como previsto, o esquema LVS- SLOS teve desempenho significativamente superior ao do esquema LVS proposto em [Yan et al. 2014]. Foi feita então a comparação com o esquema LVS-DA, proposto no Capítulo 3. Como esperado, a utilização de N = 3 antenas direcionais proporciona uma melhora significativa no sistema, tendo um desempenho superior mesmo quando comparado ao esquema LVS-SLOS utilizando 3 BSs a mais, podendo melhorar com o aumento do número de DAs.

3 4 5 6 7 8 9 10 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 K C id LVS−SLOS LVS−DA DV

Figura 4.10: Cid em função de K BSs para os esquemas de LVS-SLOS, LVS-DA e DV.

20 40 60 80 100 120 140 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 Amostras % Erro LVS−SLOS − K = 3 BSs LVS−SLOS − K = 6 BSs LVS−SLOS − K = 10 BSs LVS−DA − K = 3 BSs LVS−DA − K = 6 BSs LVS−DA − K = 10 BSs

Figura 4.11: Porcentagem de erro em função do número de K BSs e do número de amostras para os esquemas de LVS-SLOS e LVS-DA.

5 COMENTÁRIOS FINAIS

Neste trabalho, foi apresentando um método para a utilização de DAs no sistema de verificação de localização baseado em teoria da informação apresentado em [Yan et al. 2014]. O esquema proposto foi chamado de LVS-DA. Verificou-se também como o modelo de propagação realista para VANETs (LOS/OLOS) proposto em [Abbas et al. 2012] influencia nos resultados do sistema.

Primeiro verificou-se como o LVS deve ser modificado para que o modelo de propagação LOS/OLOS pudesse ser usado, permitindo que o sistema classifique melhor os usuários. Este sistema foi chamado de LVS-SLOS. Em seguida, foi constatado que a utilização de DAs pode ser usada nestes sistemas comparando a potência do sinal recebido por cada DA nas BSs. Foi proposto assim a criação de uma etapa adicional de validação chamada de DV, que classifica os usuários baseado na diferença da potência recebida entre as DAs. Assim, o usuário é considerado malicioso sempre que ao menos KminBSs recebem a maior potência na

DA incorreta. Verificou-se também quais os efeitos no desempenho estimado ao considerar apenas a potência média recebida, desprezando os efeitos em pequena escala.

As expressões analíticas obtidas para o sistema proposto foram verificadas com o uso de resultados numéricos, para um número variável de BSs e de DAs. Utilizando o método apresentando, é possível verificar qual o desempenho estimado para uma determinada configuração sem a utilização de simulações, facilitando a tomada de decisões relacionadas ao sistema. Constatou-se que a utilização de três antenas direcionais proporciona um desempenho equivalente a no mínimo três estações a mais quando comparado com o LVS- SLOS, correspondendo a um aumento de 10% a 26%, dependendo do número de BSs utilizadas pelo sistema. Mesmo quando utilizado apenas o estágio de verificação direcional, o desempenho do sistema é superior a utilização do esquema LVS-SLOS, demonstrando a eficiência da utilização de antenas direcionais na verificação de localização.

Trabalhos futuros incluem a investigação de como a utilização das antenas direcionais pode impactar positivamente em outros parâmetros de desempenho, como a taxa máxima de

transmissão entre os veículos e as BSs, e a verificação do comportamento do sistema quando a distribuição das posições das BSs não é uniforme, gerando assim uma probabilidade por ângulo diferente. Por fim, pode ser feita uma análise de como a presença de grandes obstáculos entre os veículos pode alterar o comportamento do sistema.

REFERÊNCIAS

ABBAS, T.; TUFVESSON, F.; KAREDAL, J. A measurement based shadow fading model for vehicle-to-vehicle network simulations. ArXiv e-prints, Jan. 2012.

ABUMANSOOR, O.; BOUKERCHE, A. A secure cooperative approach for nonline-of-sight location verification in VANET. IEEE Trans. Veh. Technol., v. 61, n. 1, p. 275–285, Jan. 2012. ISSN 0018-9545.

CHEN, Y. et al. Detecting and localizing identity-based attacks in wireless and sensor networks.

IEEE Trans. Veh. Technol., v. 59, n. 5, p. 2418–2434, Jun. 2010. ISSN 0018-9545.

CHENG, L. et al. Mobile vehicle-to-vehicle narrow-band channel measurement and characterization of the 5.9 ghz dedicated short range communication (dsrc) frequency band.

Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, v. 25, n. 8, p. 1501–1516, 2007. ISSN

0733-8716.

DPVAT. Números sobre acidentes de trânsito. January 2014. Disponível em: <http://goo.gl/GWA2LU>.

DRAWIL, N.; BASIR, O. Intervehicle-communication-assisted localization. Intelligent

Transportation Systems, IEEE Transactions on, v. 11, n. 3, p. 678–691, 2010. ISSN 1524-

9050.

GEZICI, S. A survey on wireless position estimation. Wireless Personal Communications, Springer US, v. 44, n. 3, p. 263–282, 2008. ISSN 0929-6212. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1007/s11277-007-9375-z>.

GOLDSMITH, A. Wireless Communications. [S.l.]: Cambridge University Press, 2005. GU, G. et al. An Information-Theoretic Measure of Intrusion Detection Capability. [S.l.], 2005.

IBGE. Números sobre Industria Automotiva. August 2013. Disponível em: <http://goo.gl/oO855u>.

LEINMULLER, T.; SCHOCH, E.; KARGL, F. Position verification approaches for vehicular ad hoc networks. IEEE Wireless Commun., v. 13, n. 5, p. 16–21, Oct. 2006. ISSN 1536-1284. LIU, B.-C.; LIN, K.-H. Wireless location uses geometrical transformation method with single propagation delay: Model and detection performance. IEEE Trans. Veh. Technol., v. 57, n. 5, p. 2920–2932, Sep. 2008. ISSN 0018-9545.

NEYMAN, J.; PEARSON, E. S. On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A,

Containing Papers of a Mathematical or Physical Character, The Royal Society, v. 231,

ONSV. Números sobre acidentes de trânsito. March 2014. Disponível em: <http://goo.gl/gpN8E4>.

OWEN, D. B. Tables for computing bivariate normal probabilities. April 1956.

RAMAN, C. et al. Half-duplex relaying in downlink cellular systems. IEEE Trans. Wireless

Commun., v. 10, n. 5, p. 1396–1404, May. 2011. ISSN 1536-1276.

RAPPAPORT, T. Wireless Communications: Principles and Practice. 2nd ed.. ed. [S.l.]: Prentice Hall PTR, 2001.

SONG, J.-H.; WONG, V.; LEUNG, V. C. M. Secure location verification for vehicular ad-hoc networks. In: Proc. IEEE GLOBECOM. [S.l.: s.n.], 2008. ISSN 1930-529X.

STARK, H.; WOODS, J. W. (Ed.). Probability, Random Processes, and Estimation Theory

for Engineers. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice-Hall, Inc., 1986. ISBN 0-13-711706-X.

STECK, G. P. A table for computing trivariate normal probabilities. Jan 1958.

TROTT, M. The Mathematica Guidebooks Additional Material: Probability Distribution

of a Quotient. [S.l.]: Springer-Verlag, New York, 2007.

WARD. Números sobre Industria Automotiva. August 2011. Disponível em: <http://goo.gl/HsyIRt>.

XIAO, B.; YU, B.; GAO, C. Detection and localization of sybil nodes in VANETs. In: Proc.

Workshop DIWANS. [S.l.: s.n.], 2006.

YAN, G.; OLARIU, S.; WEIGLE, M. Providing location security in vehicular ad hoc networks.

IEEE Wireless Commun., v. 16, n. 6, p. 48–55, Dec. 2009. ISSN 1536-1284.

YAN, S. et al. An information theoretic location verification system for wireless networks. In:

Proc. IEEE GLOBECOM. [S.l.: s.n.], 2012.

YAN, S. et al. Optimal information-theoretic wireless location verification. IEEE Trans. Veh.

Technol., v. 63, n. 7, p. 3410–3422, Sept. 2014. ISSN 0018-9545.

YAN, S. O. G.; WEIGLE, M. Cross-layer location verification enhancement in vehicular networks. In: Proc. IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). [S.l.: s.n.], 2010. ISSN 1931- 0587.

ÍNDICE REMISSIVO área de cobertura, 39 quadrada, 51 ângulo de chegada, 15 máximo, 41, 44 mínimo, 44 ajuste de potência, 29 antena direcional, 25 principal, 41 secundária, 41

aproximação para longas distâncias, 21 atenuação

máxima, 41

na antena principal, 42

capacidade de detecção de intrusos, 27 centro de processamento, 20

comprimento de onda, 23 covariância, 45

determinante, 45

diferença de tempo de chegada, 15 distância calculada, 29 real, 29 distribuição binomial, 46 normal, 30, 31 normal bivariada, 48 uniforme, 43 duas antenas, 47 duplo declive, 23, 35 entropia condicional, 27, 32 da entrada, 27 estação base, 14

expoente da perda de percurso, 23

falso negativo, 20 positivo, 15, 20 função B, 48 C, 49 de verossimilhança, 30 Erfc, 47 S de Steck, 49 T de Owen, 48 informação mútua, 27

largura de feixe de meia potência, 26 lema de Neyman-Pearson, 28

limiar utilizado pelo sistema de verificação de localização, 28 linha de visada, 23 de visada obstruída, 23 método trapezoidal, 46 matriz de covariância, 45 modelo de ameaça, 21 de decisão, 20 de propagação, 22 larga escala, 22 pequena escala, 24 de propagação realista, 51 do sistema, 19 perda de percurso, 22 posição alegada, 20 real, 20

potência do sinal recebido, 15, 22

quatro antenas, 49

rede

veicular, 19

veicular ad-hoc, 13 regra de decisão, 28

sem linha de visada, 23 sistema de transporte inteligente, 13 de verificação de localização, 26 sombreamento, 22 tempo de chegada, 15 teoria da informação, 26 variáveis aleatórias, 43 variáveis binárias, 19 verdadeiro negativo, 20 positivo, 15, 20 verificação direcional, 39 verossimilhança, 28